استفاده از شبکه های عصبی جهت تخمین مقاومت روتور درایوهای موتور القایی در شرایط تغییر بار

در درایوهای موتور القایی که به روش کنترل برداری غیر مستقیم در مختصات شار روتور (IRFOC) کنترل می شوند، تغییرات مقاومت روتور باعث ایجاد کوپلاژ نامطلوبی بین شار و گشتاور ماشین می گردد و عملکرد دینامیکی سیستم را دچار مشکل می نماید. در این مقاله روشی جهت تخمین مقاومت روتور با استفاده از شبکه های عصبی ارایه شده است. در این سیستم، شار و گشتاور با استفاده از ولتاژ و جریان استاتور تخمین زده می شود. سپس یک شبکه عصبی با ساختار back-propagation خطای شار و گشتاور و مقاومت روتور فرضی را به عنوان ورودی دریافت کرده و مقاومت روتور واقعی را که در سیستم کنترل برداری استفاده می شود، تخمین می زند. شبکه عصبی با استفاده از مدل ریاضی سیستم در شرایط مختلف آزمایش گردیده و سیستم کنترل برداری غیر مستقیم همراه با تخمینگر شبکه عصبی، در شرایط اختلال مورد بررسی قرار گرفته است. سیستم کنترل حتی به ازای افزایش ثابت زمانی روتور به دو برابر مقدار نامی و در شرایط تغییر بار، دارای عملکرد مطلوبی می باشد. روش تخمین ارایه شده دارای دقت و سرعت بالایی بوده و طراحی آن ساده می باشد. در پایان مجموعه درایو کنترل برداری غیر مستقیم یک موتور القایی سه اسب بخار در شرایط تغذیه توسط اینورتر CRPWM شبیه سازی شد و صحت عملکرد سیستم پیشنهادی به اثبات رسید.